[ML]Scikit-learn VS Tensorflow

📌Scikit-learn

장점

• 머신러닝 학습 알고리즘 및 모델이 탄탄하게 구현되어 있음
• 예제와 사용 설명서가 잘 되어있음
• Regression, Clustering, Model Selection, preprocessing에 특화되어 있음

단점

• 딥러닝이나 강화학습을 다루지 않음
• 그래픽 모델이나 시퀀스 예측 기능을 지원하지 않음
• python 이외의 언어에서는 사용할 수 없음

📌Tensorflow

• 성능과 확장성이 좋음
• 딥러닝 모델과 알고리즘이 들어있음 : 자연어처리, 이미지처리 등 모두 가능
• Tensorboard 활용하여 데이터 플로우 표시하고 이해하는 데에 좋음

정리🧐

- 일반적인 python 활용한 머신러닝 용도 : scikit-learn
- 딥러닝 및 시각화, 확장성 : Tensorflow